[发明专利]细胞核有丝分裂检测的评价方法和系统

权利要求书

1.一种细胞核有丝分裂检测的评价方法，其特征在于，包括：

将有丝分裂细胞图像输入目标检测模型，提取有丝分裂细胞的目标框及对应的置信度；

基于有丝分裂细胞的目标框进行潜在目标的二次评分；

融合置信度和二次评分结果，形成最终的有丝分裂细胞预测评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型为基于机器学习或基于深度学习的目标检测模型；

所述目标检测模型的输入为有丝分裂细胞图像，输出为包含有丝分裂细胞目标框的预测图以及每个目标框对应的置信度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括如下步骤：

生成训练数据，所述训练数据包括一定数量的有丝分裂细胞图像及每张图像所对应的真实有丝分裂细胞的目标框；

基于目标检测模型的预测结果与真实的目标框之间的差异，构建目标函数；

将训练数据输入目标检测模型进行训练，采用梯度下降法对目标函数进行优化，完成对目标检测模型参数的迭代更新。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于有丝分裂细胞的目标框进行潜在目标的二次评分，包括如下步骤：

对目标框中的内容进行特征提取，生成对应的特征图或特征向量；

对特征图或特征向量进行二分类，根据分类结果输出二次评分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对目标框中的内容进行特征提取，包括如下步骤：

将目标框中的内容输入特征提取网络，生成对应的特征图或特征向量；

其中，所述特征提取网络的训练过程为：使用深度学习的训练方法将图像分类模型训练完成后，将图像分类模型的最后一层分类头去掉，剩余的神经网络架构作为特征提取网络。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对特征图或特征向量进行二分类，根据分类结果输出二次评分，包括如下步骤：

采用目标分类网络对特征图或特征向量进行二分类，输出目标框内容为有丝分裂细胞的置信度评分；

如果置信度评分大于预设阈值，判断为是有丝分裂细胞，此时将置信度评分作为二次评分输出；

如果置信度评分小于预设阈值，判断为非有丝分裂细胞，此时输出二次评分为0。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，融合置信度和二次评分结果，形成最终的有丝分裂细胞预测评分，包括如下步骤：

将置信度记为score1，二次评分记为score2，则最终的预测评分为score＝s1×score1+s2×score2；其中s1+s2＝1。

8.一种细胞核有丝分裂检测的评价系统，其特征在于，包括：

目标提取模块，用于将有丝分裂细胞图像输入目标检测模型，提取有丝分裂细胞的目标框及对应的置信度；

二次评分模块，用于基于有丝分裂细胞的目标框进行潜在目标的二次评分；

融合预测模块，用于融合置信度和二次评分结果，形成最终的有丝分裂细胞预测评分。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现权利要求1至7中任一项所述方法的操作步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的操作步骤。